1.3 空间大数据可视化表达方法

在大数据可视化发生不断变化的同时，空间大数据在可视化方面，也出现了巨大的变化，同时涌现出了一系列全新的可视化表达效果，如热力图，格网图等，图 四 1展示了空间分析方法与空间可视化技术的对应关系。

热力图和密度图

热力图和密度图两种专题图可以为用户呈现一种趋势，从数据变化的趋势中，找到规律，辅助决策。通常用于聚合分析、区域汇总、热点分析和密度分析结果的效果展示。如图1和图2所示，该图展现了全球航班的运行状态，东西半球相互交替，当西半球进入黑夜时航班较少，东半班航班较多，反之东半球进入黑夜时航班较少，西半球航班确相反较多。

矢量矩形格网图和六边形格网图

矩形格网图和六边形格网图主要用于展现统计结果，因此也可用于展示聚合分析、区域汇总、热点分析和密度分析结果。如图三-3六边形格网图所示，实时动态的展示了某一时刻每块区域上空的飞机个数。

除了二维表达方法，三维的表达方法显得更加直观，如图 三 4所示，展现了某一时间段重庆出租车在每块区域下车的人数，三维柱越高，表明下车人数越多。

矢量多边形专题图

在聚合分析与区域汇总分析中，可通过多边形对地图点要素进行划分，然后计算每个面对象内点要素的数量，作为面对象的统计值；也可引入点的权重信息，以加权值作为面对象的统计值。最后基于面对象的统计值大小排序的结果，通过色带对面对象进行色彩填充。

连线图

连线图展示了空间要素之间的关联关系，在进行轨迹重建、OD分析时，可用连线图进行可视化展示。OD分析效果图如图三-5所示，轨迹图如图三-6所示，该图通过国航1.1亿个航班历史数据提取出了首都机杨与世界各地之前的关系。